from pymilvus import MilvusClient
from qianwen_embedding import qianwen_embedding
import json


client = MilvusClient(
    uri="http://127.0.0.1:19530",
)

# 使用数据库：my_database_1
client.use_database(db_name="my_database_1")

collection_name = "demo_analyse"  # 替换为你的 Collection 名称

# 向量搜索
input_text = '利雅得胜利单队追踪3连红'
# input_text转成向量
input_vector = qianwen_embedding(input_text)

# search()方法（向量相似度搜索）
res = client.search(
    collection_name=collection_name,
    data=[input_vector], # 向量搜索
    anns_field='title_vector', # 搜索向量字段
    metric_type='COSINE', # 应用于此操作的度量类型，应与索引向量字段时使用的度量类型相同,可能的值：L2、IP、COSINE
    filter='user_name like "%转体%"', # 过滤条件
    limit=5,
    output_fields=["article_id", "user_name", "title", "analyse"]
)

# print(res)
# print('-' * 200)
list = []
for hits in res:
    for hit in hits:
        list.append(hit)
print(list)
